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17個值得推薦的云成本管理工具
2023-02-01   企業網D1Net

  控制云計算服務的支出比以往任何時候都更重要。云平臺將幫助用戶掌握云計算服務相關成本的動態,這些成本可能會迅速增加。


  云計算供應商曾經承諾為用戶節省更多的成本,但是首席財務官每月都會收到高昂的云計算服務賬單。現在是他們管理云成本的時候了。

  云成本管理是一種有效的解決方案。云成本管理工具可以跟蹤所有的賬單,將它們分配給負責統計成本的各個團隊。這樣,那些添加需要采用更多存儲空間和服務器資源的華而不實功能的團隊將不得不為他們浪費的成本負責,而那些沒有采用更多內容和磁盤空間的程序員可以獲得獎勵。

  擁有簡單配置的小型團隊可能可以使用云計算供應商的庫存服務。對許多首席信息官來說,成本控制是一個主要的問題,云計算供應商也知道這一點。他們已經開始增加更好的管理工具和警報,在云計算賬單達到頂峰之前觸發警報。關于全球三大云平臺的管理,可以采用Azure成本管理、谷歌云成本管理和AWS云財務管理工具。

  一旦用戶對云計算的投入越來越大,獨立的成本管理工具就開始變得有吸引力。它們的設計目的是與多個云平臺一起工作,并構建統一數據以方便使用的報告。有些用戶甚至可以跟蹤在內部部署設施運行IT設備的成本,這樣就可以與租用或建造數據中心的成本進行比較。

  在許多情況下,云成本管理器是更大套件的一部分,其目的不僅是關注成本,而且還執行安全等其他規則。有些工具沒有直接作為云計算控制工具對外銷售,但已經發展到可以幫助解決這個問題的水平。一些用于調查企業架構或管理軟件治理的工具現在同時跟蹤成本。它們可以提供與專門構建的云成本工具類似的節省成本的機會,并且還可以幫助完成其他管理工作。

  以下是按字母順序排列的一些頂級云成本跟蹤工具。隨著企業管理人員認識到他們需要控制云計算賬單,這一領域正在迅速擴大。所有這些工具都可以幫助企業管理可能在世界各地運行的云計算服務。

  1、Anodot

  Anodot的云監控工具的第一項工作是跟蹤通過各種服務和應用程序的數據流。如果出現影響用戶的異常或故障,就會發出警告。在多個云平臺中跟蹤實例和pod的成本是這項工作的一部分。儀表板生成一組信息圖,使研究每個微服務或API成為可能,并確定在高需求和低需求時保持其運行所需的成本。這種細節使用戶能夠發現成本高昂的工作負載并找到削減它們的方法。

  Anodot的突出特點:

  與更廣泛的監控系統集成,以合理的價格提供更好的客戶體驗。

  可作為集成和轉售的“白標簽”平臺。

  2、AppDynamics

  在Kubernetes環境中跟蹤和控制容器是思科AppDynamics(以前稱為Replex)的目標。該工具現在是一個更大的系統的一部分,該系統可以監視公有云中或內部部署設施運行的集群,以確保它們正確運行。跟蹤成本只是一個系統的一小部分,該系統不斷收集統計數據并觀察異常情況。一個重要的報告流程將成本數據提供給負責他們的團隊,這樣每個人都可以了解每月賬單的詳細情況。AppDynamics還提供了一個專有的機器學習引擎,可以將歷史數據轉換為有效部署的計劃。策略控制層提供了細粒度的限制,以確保團隊可以訪問他們需要的內容,但無法訪問他們不需要的內容。

  AppDynamics的突出特點:

  集成成本管理與一般應用程序監控。

  為軟件棧的每一層連接用戶體驗和業務結果。

  3、ApptioCloudability

  Apptio公司提供了大量用于管理IT商店的工具,Cloudability是其用于處理云計算成本的工具。該工具分解了正在使用的各種云實例,將它們分配給企業的團隊以進行計算。在理想情況下,企業的團隊將能夠控制自己的成本,并通過提供的報告和儀表板預測未來的使用情況。例如,Cloudability的TrueCostExplorer提供了數據透視表,可以在聚合變量之間切換,以制定準確的計劃并預測未來的使用情況。Cloudability與Jira等票務工具集成用于規劃,與PagerDuty或Datadog等跟蹤工具集成用于監控。

  Cloudability的突出特點:

  計劃未來購買預留實例,以實現成本節約。

  將未來的工作負載分配給合適功能的可用實例。

  4、CloudAdmin

  CloudAdmin創建的儀表板簡單直接。該工具跟蹤云計算服務的使用情況,并為調整服務器大小或將其轉換為預留實例提供建議。服務器實例可以分配給團隊,然后通過預算進行跟蹤。如果支出超過了規定的界限,警報就會與電子郵件或其他常見的通信工具(例如PagerDuty)集成在一起以通知員工。

  CloudAdmin的突出特點:

  經過仔細篩選的數據源提要提取了有關消費的關鍵細節,從而節省了瀏覽過多信息的時間。

  當超出閾值時,自動警報可以阻止失控的支出。

  5、CloudCheckr

  CloudCheckr專注于控制云成本和安全性。該工具是NetApp用于云管理的Spot的一部分,通過跟蹤標準支出事件(例如消費、預測和調整實例大小)來負責成本管理。該工具支持將自己的層添加到商品云實例的轉售。使用白標簽選項可以查看所有報告和圖表,以幫助客戶了解他們的賬單。還有一個重點是支持政府使用的公有云。

  CloudCheckr的突出特點:

  通過跟蹤安全配置監控隱私法規的合規性。

  通過跟蹤基線消耗來調整預留實例的大小。

  6、Datadog

  監視云計算服務器、網絡、無服務器平臺和其他應用程序是Datadog工具集的首要任務。跟蹤云成本只是工作負載的一部分。它的遙測技術收集了有關性能和成本的數據,Datadog將其構建成儀表板,以幫助企業了解應用程序的成本和性能。其目標是在考慮交付價格的情況下,促進有關應用程序性能的決策。理解這種權衡可以節省成本。

  Datadog的突出特點:

  跨多個云平臺的基礎設施監控的廣泛套件。

  監控真實用戶和模擬用戶,更容易提供更好的用戶體驗。

  7、Densify

  Dentify通過處理容器和VMware實例構建了一系列用于管理云計算基礎設施的工具。運行集群的最佳方法是保持精確、細致的負載記錄,然后使用這些數據快速地放大和縮小。Dentify的優化器專注于云計算資源,例如實例、Kubernetes集群和VMware機器。Dentify建議,這種方法可以將縮放比例提高30%。Dentify的FinOps工具生成廣泛的報告,以為應用程序開發人員提供幫助。

  Densify的突出特點:

  跟蹤機器上的負載,以確保正確大小的實例分配。

  構建匯總消費的報告,以幫助開發人員調整硬件規模。

  8、FlexeraOne

  FlexeraOne云管理套件解決了許多云計算管理任務,例如跟蹤資產或企業治理以編排控制。這套套件的一個重要部分是用于控制預算。該工具跟蹤多云支出,并按團隊和項目進行詳細報告。FlexeraOne還提供了針對浪費分配優化消費的建議,并提供了將這些觀察結果付諸實踐的自動化系統。該工具還集成了機器學習和人工智能,以幫助分析跨多個云平臺的消費模式。

  FlexeraOne的突出特點:

  集成跨多個云平臺的報告,以幫助業務團隊了解成本。

  確定正確調整實例的選項,并消除浪費的支出。

  9、Harness

  DevOps團隊可以使用持續集成(CI)/持續交付(CD)管道(這是Harness的核心部分)來自動化部署。然后,一旦代碼開始運行,就可以跟蹤使用情況以保持預算一致。Harness的成本管理功能觀察與歷史支出相比的異常情況,為團隊生成警報。自動停止未使用實例的特性可以與Spot機器一起工作,有效地釋放它們節省成本的潛力。

  Harness的突出特點:

  與開發管道的深度集成,使成本節約成為軟件創建過程的一部分。

  自動化合規將成本管理與監管和治理工作集成在一起。

  10、Kubecost

  依賴Kubernetes部署容器pod的團隊可以安裝Kubecost來跟蹤支出。它將在所有主要云平臺以及托管在內部部署設施的pod上工作。隨著Kubernetes調整以處理負載,成本會被跟蹤,并在一組統一的報告中呈現。意外的部署會觸發人為干預的警報。

  Kubecost的突出特點:

  優化跟蹤Kubernetes部署如何影響成本。

  動態推薦追蹤降低支出的機會。

  11、ManageEngine

  DevOps團隊依靠ManageEngine來跟蹤一系列潛在的問題,從安全性到API端點過載。它的CloudSpend工具將從云計算電子表格賬單中提取數據并匯總,以提供有用的、可操作的理解水平。其成本數據可以提供給特定的團隊,而ManageEngine的預測分析將根據歷史數據規劃預留實例。目前適用于AWS和Azure云平臺。

  ManageEngine的突出特點:

  支出分析深入挖掘數據,以了解細節

  支持全球部署的多幣種

  12、NutanixXi

  擁有大型多云部署的企業可以使用NutanixXi的成本管理(以前稱為Beam)來跟蹤一系列安裝的成本,包括托管在內部部署的私有云機器。該工具可以定制,通過考慮加熱和冷卻成本、硬件和數據中心租金,生成準確的私人安裝成本評估報告。這使得更容易做出關于將工作負載分配到成本最低的部署的準確決策。該過程可以自動化,以簡化管理和預先規劃預留實例的預算。

  NutanixXi的突出特點:

  私有云的計量構建了對預置硬件成本的直接洞察。

  預算警報和動態優化有助于適當的消費,以最小化成本。

  13、ServiceNow

  運行大量微服務集合的團隊依賴ServiceNow來管理一些堆棧。許多工具都是面向客戶的解決方案,例如IT自動化,但也有更多的后端工具用于通過智能管理性能來優化IT操作。新的AIOps也可以提供人工智能解決方案。

  ServiceNow的突出特點:

  用于跟蹤和優化IT資產的多種工具。

  風險管理與治理工具的良好結合。

  14、Turbonomic

  IBM公司依靠Turbonomic提供一個人工智能驅動的解決方案來管理部署,以使應用程序需求與基礎設施相匹配。該工具將根據需求自動啟動、停止和移動應用程序。驅動這些決策的數據存儲在一個倉庫中,以訓練未來做出決策的人工智能。最新版本包括一個新的儀表板和基于Grafana的報告框架。

  Turbonomic的突出特點:

  全棧集成圖形,了解整個應用程序的需求和成本。

  旨在自動化資源分配,以節省工程團隊的工作量。

  15、VMwareAriaCloudHealth

  VMware在CloudHealth品牌下建立了AriaCost和AriaAutomation,以管理所有主要云平臺以及混合云的部署。成本核算模塊跟蹤支出,將其分配給業務團隊,同時優化部署以最小化成本。建模層可以構建攤銷和消費計劃,以預測未來的需求。財務經理和開發團隊可以深入到這些預測中,專注于特定的應用程序或服務系列。更大的產品線集成了成本管理、自動化部署和安全實施。

  CloudHealth的突出特點:

  支出治理確保團隊遵循個人的資源消耗預算。

  整合云成本與業務指標和關鍵性能指標,以了解計算成本和底線之間的聯系。

  16、Yotascale

  編寫和部署代碼的工程師應該承擔云計算成本的大部分責任,他們做出啟動更多實例和存儲更多數據的細粒度決策。Yotascale希望為他們提供更多的信息,使他們能夠利用旨在跟蹤機器的工具優化硬件消耗,并將成本直接分配給負責的團隊。預測工具還可以發現異常情況,發出警報以防止月底出現意外賬單。

  Yotascale的突出特點:

  面向工程師的工具直接向構建軟件和啟動機器的團隊提供預算信息。

  自動跟蹤提供預測和標記問題,及過度消費的詳細信息。

  17、Zesty

  雖然許多云計算管理人員通過復雜的報告提供見解,但Zesty被設計為自動啟動和關閉額外實例的工作。一個關鍵特性使它能夠觀察市場,以發現云平臺上容量過剩的大折扣實例。它提供了一種由人工智能算法提供信息的工具,可以與AWS公司的API一起工作,以做出決策,在不超出預算的情況下保持足夠的機器運行以滿足用戶的需求。該工具甚至可以控制分配給單個計算機的磁盤空間數量,同時從預留實例市場現場購買和出售處理器時間。

  Zesty的突出特點:

  對存儲空間分配等細節進行深度管理,將成本降至最低。

  與現貨市場整合,以盡可能降低成本。

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